中美新海底光纜 Google、Facebook 均有投資,美國擬封殺!

基於國安考量,美國正在找方法阻止這條中美間的跨國海底光纜,這條海底光纜跨越太平洋連接美國洛杉磯和中國香港,投資者為 Google、 Facebook 和一家中國企業,已經砸下數億美元投入建設。
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Credit: Pacific Light Data Communications Co.
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據美國媒體《華爾街日報》報導,由於國安考量,美國政府官員正在找方法阻止中美之間一條新的跨國海底光纖通訊電纜(以下簡稱海底光纜),這條海底光纜跨越太平洋連接美國洛杉磯和中國香港,投資者為 Alphabet公司(Google)、 Facebook 和一家中國企業,已經砸下數億美元投入建設。

目前這條長達 8,000 英里(約 12,875 公里)的海底光纜的基本建設已由鋪設船大致完成。此工程的臨時施工許可,將在本(9)月份到期。

相關知情人士說,美國司法部領導之下的電信事務審查小組「Team Telecom」已明確表示「堅決反對該計畫」,原因是對該計畫中國投資者「鵬博士電信傳媒集團股份有限公司」(以下簡稱鵬博士)與中國政府關係相當緊密,以及香港正在爆發反送中。

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鵬博士是中國第四大電信供應商,這家在上海市的民營公司提供寬頻服務給數百萬使用者。中國的《國家情報法》中規定「所有組織和個體都要對國安部的情報工作提供協助和合作」。中國的《反間諜法》也規定「所有公司和公民都必須提供信息,不得拒絕」。這些相關法規引起了美國的嚴重擔憂。

根據該公司官網介紹,這條太平洋海底光纜(PLCN)預計未來3年內,極有可能成為中國香港直接連接美國本土的唯一一條國際海底光纖電纜,總設計容量目前為世界第一,可從香港與現有其他海纜系統互聯互通,將滿足跨太平洋區域高速、低成本、大容量的國際通訊寬頻需求,為現有的中國、日本到美國的跨太平洋海纜系統提供備份與保護路由,也為中東、東南亞、中國的業務流量開闢新的路由。

《華爾街日報》在華府的記者報導稱,相關國家安全審查可能會改寫中美之間的網際網路連接規則。據了解,電信事務審查小組「Team Telecom」在過去對於此類涉及中美電纜連接的項目,均予以批准。

如果美國否決該跨國海底光纜的許可證申請,這將是美國首次拒絕發放海底光纜許可證,這可能意味著監管機構對中資計畫採取更強硬的新立場,反映了美方對中國的不信任,以及雙方緊張局勢的升級。

核稿編輯:Chris



Cookie 消失?試試看全新 AI 影像內容辨識:讓用戶看的內容決定看到的廣告

Google Chrome 即將淘汰幫助廣告主的工具—— Cookie ,它的離去將再一次地影響數位廣告產業。
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透過GA分析進站者發現, Safari的新客數越來越多,難道這表示 iOS 的用戶數也跟著增加了嗎?注意了,這有可能是 Apple 封鎖第三方 Cookie 帶來的影響。隨著 Google 即將淘汰 Chrome 上的 Cookie ,這個幫助廣告主記住用戶受眾的小工具,將要再一次地影響數位廣告產業。

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後 Cookie 時代的廣告受眾如何鎖定?

各大廣告平台在過去幾年不斷地透過 Cookie 以及其它方式,悄悄收集使用者的用戶數據,隨著這幾年用戶的隱私權意識抬頭, Apple 與 Google 對於藉由 Cookie 辨識用戶資料的廣告投遞方式,持有不同的態度,這也將是所有廣告主的極大挑戰。當 Cookie 不復存在,要如何辨識使用者資料?

Cookie 消失了,或許會有新的數據辨識工具來取代,但是任何試圖跟蹤受眾的方式,都難以符合大眾對於保護隱私權的期望。另一方面,也極有可能無法再通過日趨嚴格的媒體監管限制。無論如何,數位廣告不能像過去一樣,無條件地使用類似 Cookie 的追蹤方式,來達到與現在同樣的廣告效果。

後 Cookie 時代內容辨識類型的廣告鎖定方式,將成為未來具指標性的投放策略。廣告與瀏覽平台或內文主題的高相關性,不僅能顯著提高受眾的互動度,更重要的是,完全不需要收集任何個人數據。

FreakOut Taiwan 不斷嘗試更友善的廣告投遞形式, 自 2016 年進入台灣市場的原生廣告,到 2020 年末引進「 Mirrors 」 AI 影像視覺內容辨識系統,都是以網路使用者的角度出發。「 Mirrors 」不需要使用傳統的受眾興趣設定,即可針對「目標受眾在觀看的影像內容」、「品牌自身競爭對手或相關指定系列產品出現的影片」來投遞 YouTube 上的影音廣告。

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AI 人工智慧影像技術突破,推動新一代內容辨識功能

傳統的內容比對廣告皆為自然語言處理 NLP 中心,基於「純文字」的比對來顯示相關廣告,如大家很熟悉的 Google AdSense 。但是,結合新興的 AI 演算和複雜的圖像辨識,已然能夠達到「影片」的內容偵測,透過增加多個比對層和基於自然語言處理 NLP 的基準定位,可深度學習並提供更精細的辨識洞察力。

舉例來說,若想要將汽車廣告投放給對汽車有興趣的人,我們要先從可能對汽車感興趣的受眾中開始推估,並且根據過去的經驗加入不同的興趣條件,最後針對素材更進一步地測試。透過 Mirrors ,我們可以讓廣告出現在有滿足特定條件的影片內,例如:在消費者觀看的影片中,出現汽車評測報告、自家品牌或競爭對手的 LOGO 、代言人等指定條件,再依照不同廣告主設定的預算判斷是否露出廣告。

藉由這樣的影像比對方式,可以更有效地根據消費者行為觸發廣告投遞條件,而不再是現行的用戶受眾數據。人的興趣是多樣且多變的,當對汽車有興趣的用戶在完成汽車的選購後,短期內將不會再瀏覽相關資訊,轉而瀏覽其他更具時效性的內容。透過消費者當下正在觀看的影片內容,取代消費者身上被貼上的數位標籤,將更貼近消費者本身的使用行為。

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Mirrors AI 影像辨識:用消費者看的內容決定廣告

2021 年台灣數位報告指出,台灣人在各網路內容服務中,最愛「網路影片」的比例高達 97.9%,遠超過 Vlog、串流音樂、網路廣播、Podcast 。

影音廣告早已是品牌經營的趨勢:根據 DMA 2019 年台灣數位廣告量統計報告指出,台灣各類型廣告中,影音廣告以 37.2% 的成長比例大幅領先奪冠。其中 YouTube 持續蟬聯台灣最常被造訪網站第 2 名(僅次於 Google ) ,在台灣各大影音平台中的觸及率及影響力不容小覷。

2021 年 FreakOut Taiwan 已與客戶合作,進行搭載新系統的 YouTube 串流內廣告投遞,在針對品牌及產品客製化的多層鎖定策略建議下,房地產廣告的 CTR 表現高於平均,並發現「人臉」群組辨識表現為佳,其中多為財經、名嘴等名人。而美妝品牌廣告 VTR 表現優異,則以品牌「 Logo 」、「人臉」群組有最出色的表現。

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